개로전압, 단락전류와 같은 태양전지 효율성과 관련된 성능 데이터는 반응시키지 않은 다결정 실리콘 웨이퍼에서 선택한 광발광 이미지에서 전기 결함 측정치와 예측 가능한 방식으로 상관성이 있음을 보여주고 있다. 소유자의 고유한 이미지 처리 기술을 사용함으로써 전기 결함 측정치가 얻어진다. 전기 결함 측정치는 웨이퍼 공급과 전지 가공 조건을 결정하는데 사용할 수 있다. 웨이퍼와 태양전지 생산에서 생산라인 속도를 맞출 수 있는 이미지 취득과 데이터 가공 시간을 가진 웨이퍼에 메가픽셀 이미지를 포착하는 광발광 이미지 검사 시스템이 도입된다.

현재의 태양전지 제조 환경에서 웨이퍼의 품질은 주로 물리적인 자질, 예를 들면 직경, 두께, 균열, 칩에 의해서 그리고 벌크 저항률과 같은 한정된 전기적 변수들에 의해 결정된다. 때로는 표면 제한 효과적인 수명의 라인 스캔이나 공간적으로 평균화된 값이 측정되기도 한다.

자동화된 설비에서 웨이퍼가 정확하게 관리되기 위해서는 이러한 물리적인 자질의 특징이 중요하지만, 파손율을 최소화하기 위한 태양전지 효율성 자격 면에서 이것들은 웨이퍼의 품질을 적합하게 하지 못한다. 표면 제한 효과적인 수명의 측정은 웨이퍼 품질에 대해서 매우 제한적인 정보만을 제공한다. 그 이유는 첫째 측정된 데이터에 대해 미치는 표면 재조합의 강력한 영향 때문이고, 두 번째 이유는 본 기사에서 나중에 설명되는 바와 같이 이 측정값은 태양전지의 효율과 큰 상관성이 없는 특징들에 의해 영향을 받는 특정 부분의 평균 측정값이기 때문이다. 이번 기사에서는 반응시키지 않은 다결정 실리콘에서 취한 메가픽셀 광발광(PL) 이미지에서 관찰한 비교 강도 변화에서 추출한 측정치를 소개한다. 이 측정치는 개로 전압과 단락전류 밀도와 같은 완제품 태양전지의 전기적 변수와 상관성을 보여주기 위해 제시된다. 뿐만 아니라 메가픽셀 이미지가 생산 라인 속도를 측정·처리하도록 하는 최신의 광발광 이미지 장비에 대해 설명한다.

이러한 첨단 기술의 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 태양전지의 효율 데이터 상관성 측정치를 결합하면 웨이퍼와 태양전지 제조업체들은 반응시키지 않은 다결정 웨이퍼에 대한 효율성 자격을 판단할 수 있다.

배경

표면 제한 효과적인 수명

특정 기술로 측정 가능한 보호막 처리가 되지 않은 실리콘 웨이퍼의 전자수명의 최대값은 표면 재결합의 영향을 받는다. 측정된 ‘효과적인’ 수명은 이러한 표면 제한 값보다 벌크 수명에 대해 제한적인 상관성을 가질 뿐이다. 이 값은 전지 효율성을 예측하는데 더욱 유용한 값이다. 모두 다른 벌크 수명을 가진 다양한 범위의 웨이퍼가 있고, 결국 이러한 사실로 인해 전혀 다른 효율성 전지가 나온다는 것을 언급해야 한다. 그리고 표면 제한 수명 값도 매우 다르게 나타난다고 해야 한다.

이 문제는 그림 1을 참고하면서 설명할 수 있다. 그림 1은 200μm(마이크로미터) 두께의 실리콘 웨이퍼에서 벌크 수명과 효과적인 수명의 변동을 이론적으로 예측하고 있다. 벌크 수명이 늘어나면 효과적인 수명은 상수 값으로 수렴된다2).

                     

위 방정식은 W 웨이퍼 두께, Dn 전자 확산 상수를 가진 단일한 광 생성과 정상 상태의 특정 조건을 상정한다. p-타입 웨이퍼에 대해 방정식 1은 τeff=1.3μs의 값을 예측한다. 이 포화값은 측정 조건에 따라 다르다. 예를 들면 일시적인 수명 측정치인 방정식 1에서의 값은 π2로 대체해야 하고 그 결과는  τeff=1.5μs2)이다. 이러한 변동을 고려하면 그림 1에서 제시된 벌크 수명과 효과적인 수명 간의 이론적 상관성 때문에 측정된 효과적 수명을 예측된 벌크 수명으로 변환이 가능해진다3), 4).

그림 1에서 지적해야 할 중요한 사항은 측정된 효과 수명에서의 변동은  τeff=10μs를 초과하는 벌크 수명 값에 대해서는 매우 작아진다는 것이다. 그 결과 측정된 효과적인 수명에서 심지어 실험상의 작은 오차만 있어도 예측한 벌크 수명 데이터에서는 엄청난 오차가 발생하고 효과적인 수명은 벌크 수명에 대해 근본적으로 예측이 불가능해진다. 따라서 전지 효율성 측정도 불가능해진다. 하운스차일드5)의 최근 연구에 따르면 평균 효과 수명은 태양전지의 효율 예측에 믿을 만한 변수가 되지 못하며, 그 이유로는 우선 논의한 바와 같이 효과 수명의 포화 때문이다.

이 포화 효과는 본 기사의 저자 몇 명이 최근 실험 연구한 결과에서도 확인되었다. 이번 연구과정은 PL 이미지에서 도핑 정상화 부분 평균 PL 강도와 반응시키지 않은 다결정 웨이퍼에서 측정한 부분 평균 μ-PCD 수명을 동일한 실리콘 브릭 내 다른 위치에서 비교했다1). 그림 2는 이 연구에서 얻은 데이터를 나타낸다. 낮은 평균 PL 강도와 감소한 평균 수명이 브릭의 하단과 상단 부분에서 각각 관찰되었다. 그러나 브릭의 중앙 부분에서는 두 양에서 변동이 거의 관찰되지 않았다. 중앙 부분에서는 평균 수명과 평균 PL 신호가 표면 재결합에 의해 지배된다.

이 부분에서는 사실상 기존의 웨이퍼 품질에 큰 변동이 있다. 특히 이 값에 영향을 주는 평균 벌크 수명과 공간적으로 구별되는 특징이 있다. 따라서 웨이퍼 품질에 대한 정보는 브릭의 상부와 하부 근처에 있는 불순물이 매우 많은 웨이퍼에 대해 공간 평균 양에서 얻어질 뿐이다. 그림 1에서 제시한 벌크 수명과 효과 수명 간의 관계 파악을 통해 가장 적은 벌크 수명을 가진 부분만이 측정된 효과 수명에 영향을 미친다는 사실을 알 수 있다. 따라서 웨이퍼에서 가장 저조한 품질을 가진 부분은 보호막 처리가 되지 않은 웨이퍼에서 공간 이용 수명 측정에서 상당히 대조적으로 나타날 것으로 예상된다. 이는 앞으로 다음에 설명된 바와 같이 PL 이미지에서 사용하는 방법이다.

마지막으로, 보호막 처리가 되지 않은 웨이퍼에서 평균 벌크 수명 측정이 가능하다고 해도 이 측정치는 최종 전지 효율성과 직접적인 상관성을 가지지 않을 것이다. 그 이유는 평균 벌크 수명은 불순물, 위치 바뀜, 결정 경계 등과 같은 다양한 요인들의 영향을 받기 때문이다. 전지 가공에서 이러한 요인들의 영향은 예를 들면 잔류가스 제거와 보호막 처리를 통해서 거의 제거된다. 반면에 다른 요인들은 제거되지 않는다. 이렇듯 전지 효율성에 미치는 웨이퍼 품질의 영향을 제대로 예측하기 위해서는 공간적으로 구별되는 수명 특징을 판단해야 하고 더 나아가 웨이퍼를 전지로 가공하는 동안 제거되는 이러한 특징들과 그렇지 않은 특징들을 구별할 줄 알아야 한다.

광발광 이미지 분석

광발광(PL) 이미지는 실리콘 웨이퍼에 대한 공간마다 다른 효과 수명 측정 데이터를 제공하는 빠른 방법이다6). 반응시키지 않은 실리콘 웨이퍼에서 고 해상도 PL 이미지를 측정하는 성능은 앞서 연구에서 입증되었다7).

반응시키지 않은 웨이퍼에서 품질 관리를 위해 PL 이미지를 사용한다는 개념은 매우 줄어든 벌크 수명의 재결합 활성화와 관계가 있다. 따라서 발광 강도의 감소와 관련된 특징적인 공간 패턴이 있는 PL 이미지에서 이 벌크 수명이 매우 줄어든 부분이 나타남을 암시한다. 자동화된 이미지 처리와 패턴 인식 기술을 사용하면 개별적인 표면 재결합 부분의 양과 질이 추출되고, 이는 나중에 전지의 전기적 변수와 상관관계를 도출할 수 있다. 이러한 상관관계의 한 예는 최근 하운스차일드 등이 제공하고 있다. 그들은 전지 개방 전압 데이터와 위치 왜곡 네트워크의 부분 밀도와 중앙, 말단, 코너 웨이퍼에서 개방 전압의 통계적 변동 간의 상관관계를 입증했다5), 8).

실험

대량의 웨이퍼를 신속하게 검사

자동화된 BT 이미지 생성 PL 이미지 시스템(모델 iLS-W1)이 본 연구 실험에 사용되었다. 이 시스템을 통해 메가픽셀 PL 이미지를 56×156mm의 크기로 된 다결정 실리콘 웨이퍼에서 동종 단색 레이저 여기로 포착할 수 있다. iLS-W1 시스템의 장점은 생산 과정 중에 즉시 사용할 수 있도록 설계되었고 시간 당 2,400개의 웨이퍼를 처리할 수 있다는 것이다. 따라서 대량의 웨이퍼를 신속하게 검사할 수 있다.

보호막 비 처리 실리콘 웨이퍼에서 광발광 양자 효율성, 즉 입사 양자 당 광발광 양자의 수는 극히 적으며 일반적으로 8~10개 정도이거나 그보다 더 낮다. 때문에 생산 라인 속도로 고해상도 PL 이미지를 추출할 때는 몇 가지 실험상의 어려움이 따른다.

우선 첫째로, 측정된 신호에서 반사된 여기 빛의 충분한 분리를 위해 정교한 광학적 필터링이 요구된다. 광학적 필터링이 불충분한 경우에는 이로 인해 측정된 광발광 이미지에 영향을 주는 여기 빛이 문제가 되고, 이는 다시 기존의 광학적 이미지를 가진 PL 이미지와의 결합을 통해 이미지 보정을 해야 하는 불편을 초래한다9). BT 이미징 iLS-W1 PL 이미징 시스템은 고도의 전문화된 광학적 필터링 배열을 사용한다. 따라서 이러한 조명이나 광선에 따른 부작용을 한꺼번에 피할 수 있다.

보호막 비 처리 실리콘 웨이퍼의 즉석 PL 이미지에서 두 번째 도전은 이용 가능한 취득 시간을 일분 이하로 단축시켜야 하는 견본 처리에서 존재한다. 이전의 PL 이미지 연구에서는 일반적으로 60초의 측정 시간이 반응시키지 않은 웨이퍼에서 메가픽셀 PL 이미지에 대해 보고되었다5). BT 이미징 iLS-W1은 이미지 화질 손상이나 공간 해상도의 손상 없이 1초 이하로 비 반응 웨이퍼의 이미지 취득 시간을 단축시키기 위해 최적화된 조명, 탐지 시스템을 사용하는 첨단 PL 이미지 기술을 도입하고 있다.

뿐만 아니라 BT 이미지 시스템은 웨이퍼의 중요한 측정치를 판단하는 데 사용되는 고유한 이미지 처리 알고리즘을 도입하고 있다. 따라서 약 2,400wph의 라인 속도로 실시간 웨이퍼 품질 분류가 가능하다.

이번 연구에서 보고된 첫번째 실험에서는 붕소 처리 실리콘 브릭의 하단에서 상단까지 다결정 웨이퍼가 분석되었다. PL 이미지는 브릭의 매 10번째 웨이퍼에서 실시되었고, 주변 웨이퍼(PL 이미지용으로 사용되는 샘플 옆에 있는 웨이퍼)는 개별적인 스크린 프린트 태양전지로 가공되었다. BT 이미지에서 발전한 자동화 이미지 처리 알고리즘을 가진 전기적 결함에 대해 PL 이미지를 분석했다. 이러한 알고리즘은 장식된 위치 뒤틀림과 결정 경계와 관련된 특정한 결함을 확인하고, 잉곳 내에서 상단에서 하단 부분까지 혹은 말단에서 코너 부분까지 웨이퍼의 증대된 원자 결함 빈도가 있는 부분도 확인한다.

두번째 실험에서는 5,000개의 웨이퍼에 대한 PL 이미지가 측정되었다. 이들 웨이퍼는 몇 군데의 공급업체들이 생산한 웨이퍼가 섞여 있었다. 이후 스크린 프린트 태양전지로 가공하기 위해 이들 웨이퍼를 태양전지 제조업체에 보냈다.

이번 연구에서는 비 반응 웨이퍼를 사용했다. 이 웨이퍼에 대한 PL 이미지의 세 가지 일반적인 예가 그림 3에 제시되어 있다. 그림 3A는 잉곳의 하단 부분 근처의 웨이퍼를 보여준다. 표본이 일반적으로 어둡지만 결정 경계와 전위가 밝게 나타나는 대조적인 측면이 관찰된다. 이는 결정 경계와 전위 네트워크 주변의 일부 지역에서 불순물에 대해 잔류 가스를 제거했기 때문이다5). 웨이퍼에서 일반적으로 어두운 모양이 나타나는 것은 원자 결함이 집중되어 있기 때문이다. 그 결과 웨이퍼에는 발광 신호가 약해진다. 이러한 웨이퍼는 실리콘 브릭의 하단과 상단 부분 표본(샘플)의 특징인데, 이에 대한 데이터는 그림 2의 왼쪽에 동그라미 표시가 되어 있다. 그림 3B는 오른쪽 근처의 유효 수명이 감소된 말단 웨이퍼의 이미지를 보여준다. 이 부분의 심각성과 부분 상태는 PL 이미지에 기초하여 평가할 수 있다5). 그림 3C는 부분 결함 밀도가 높은 웨이퍼의 이미지를 보여준다. 이러한 결함은 블록을 주조하는 동안 형성된 재조립에 민감한 결정 경계, 전위 네트워크로 인해 초래된다.

전위와 결정 경계

BT 이미징의 이미지 처리 알고리즘은 특수한 대조, 패턴, 혹은 공간적 빈도수를 가진 비 반응 웨이퍼 이미지의 여러 다른 유형의 결함을 파악하고 구별한다. 그러나 그림 4는 특정한 두 가지 유형의 결함에 대해 색깔을 추가한 그림 3C의 표본에 대한 PL 이미지를 보여준다. 알고리즘은 이러한 결함의 부분 밀도를 제공하며, 이는 전지 효율성 데이터와 비교할 수 있다.

그림 5는 재결합에 민감한 전위 부분의 밀도를 보고하는 특정한 결함 측정치와 상대적인 전지 IV 데이터(개방전압, 단락전류, 효율성) 간의 상관성을 보여준다. 이 측정 방법은 특별히 준비된 화학적인 처리가 된 표본을 사용하는 이전의 기술과는 상당히 다르다. 이 방법에서 물리적인 전위 밀도는 사진 스캐너로 새겨진 움푹한 부분을 계산해 측정한다.

그림 5의 태양전지 효율 감소의 뚜렷한 경향은 BT 이미징의 PL 이미징 시스템으로 측정되는 결함 밀도 증가에 적용된다. 중요한 것은 이러한 특정한 유형의 결함은 이미 비 반응 웨이퍼에서 표면 재결합에 민감한 중심부로 나타나고 완제품 전지에서 효율성을 제한하는 결함으로 남아있다는 사실이다.

개방전압에서 관찰된 2.5%의 상대적 변동은 약 15mV 절대 변동과 동등하다. 이는 초기의 유사한 연구 결과와 일치한다5). 전위 밀도의 주된 영향은 결함 밀도 변동에 적용되는 4.5%의 상대 변동을 가진 단락전류에서 나타난다. 8%의 상대적 효율성 변동은 결함 밀도 변동에 적용되는데, 이는 16%의 평균 효율성을 가진 일반적인 산업용 전지의 ~1.3% 절대 효율성 변동과 동등하다.

불순물 집중 부분

5,000개 웨이퍼에 대한 PL 이미지 연구에서 PL 이미지는 네개의 범주로 분류되었다. 네 개의 범주란 중앙 웨이퍼, 낮은 수명의 말단 웨이퍼, 두개의 낮은 수명 말단을 가진 코너 웨이퍼, 상단 혹은 하단 웨이퍼를 말한다. 전지에 대한 네개의 데이터는 각각의 범주에 대해 개별적으로 통계 분석했다. 우선 첫째로, 불순물에 대한 분석은 그림 5에 제시된 데이터로 하이라이트 칠이 되어 있다. 이것은 위의 네 가지 범주의 웨이퍼에 대한 통계적인 전지 효율성 데이터이다. 중간 값은 예상한 바와 같이 중앙 웨이퍼가 가장 높은 효율성을 보인다. 0.06%라는 중간 전지 효율성의 비교적 작은 감소는 말단 웨이퍼에서 관찰되며 코너 웨이퍼는 0.12%이다. 이러한 변동은 이전의 연구에서보다 적은 수치로 나타난다. 이전 연구에서는 말단 웨이퍼와 코너 웨이퍼에 대해 각각 0.2%, 0.3%의 절대 효율성 감소가 보고되었다5). 우리는 말단 웨이퍼와 코너 웨이퍼가 더 높은 불순물 수치를 갖는 경우가 많이 있으며(이는 가공 중에 부분적으로 제거 가능하다), 이러한 불순물의 영향은 낮은 전위 수치로 상쇄될 수 있다는 점을 지적한다. 각 배치 내에서 가장 큰 통계수치상의 변동과 전지 효율성에 대해 가장 큰 영향은 상·하부 웨이퍼에서 관찰되었는데, 이곳은 가장 불순물이 많고 0.6%의 절대 효율성 감소가 관찰되었다.

반응시키지 않은 웨이퍼에서 측정된 결함 밀도와 전지 효율성 간의 상관관계를 나타내는 또 하나의 예는 대규모의 표본 수집이 있는 그림 6에 제시되어 있다. 이 그림에서는 표면 재결합 중앙부분의 수치(BT 이미징의 PL 이미징 시스템으로 측정됨)와 최종 전지 효율성 간의 강력한 상관성이 관찰되었다. 이 결과는 그림 5에서 보고된 이전 연구 결과와 일치한다.

여기에서 논의된 반응시키지 않은 웨이퍼 측정으로 얻은 측정치와 태양전지 효율 간의 상관관계는 전지 가공과, 잔류 가스제거, 보호막 처리를 통해 효율에 미치는 특정한 결함의 영향을 줄이는 능력에 따라 다르게 나타난다. 앞에서 보고된 말단·코너 효과에서 예상보다 낮은 상관성은 이 실험에서 사용한 특정한 전지 가공 방법이 말단과 코너 부분의 원자 불순물 제거 면에서 특히 효율적이라는 사실을 말해준다. 이 데이터는 또한 반응시키지 않은 웨이퍼의 벌크 수명과 최종 태양전지 효율 간의 상관성에 미치는 잔류가스 제거의 영향을 입증하는 한 예이기도 하다.

실제적인 적용

전지로 가공해서는 안 되는 저품질의 웨이퍼 구별하기

앞에서 간략히 요약한 방법론에서는 몇 가지의 잠재적인 이용방법이 존재한다. 먼저 iLS-W1 애플리케이션 소프트웨어에서 사용자는 저품질의 웨이퍼를 거부하는 품질 검사를 실시할 수 있다. 이 검사 이후 iLS-W1는 낮은 효율의 전지를 생산하는 웨이퍼를 신속히 확인해 웨이퍼 공급업체에 다시 되돌려준다.

고효율 전지에서 사용 가능한 최고 효율의 웨이퍼 확인

iLS-W1 애플리케이션 소프트웨어에서 사용자들은 최고의 웨이퍼를 확인하는 것 이상의 품질 확인을 손쉽게 할 수 있다. 고효율 태양전지 라인은 효율을 높이기 위해 고비용 전지 가공 기술을 사용하기 때문에, 최대한의 효과를 얻기 위해서 추가 비용에 대해 최고 품질의 웨이퍼를 사용하는 것이 논리적으로 맞는 말이다. 또한 전지 효율성을 높임으로써 기존의 스크린 프린트 전지에 대해서보다 앞에서 논의한 상관관계에 따라 태양전지의 효율에 대한 결함 빈도의 영향은 더 커질 것이다. 고효율 전지 라인에 최고의 웨이퍼를 보내면 따라서 생산 라인 전체의 평균 효율성이 증대된다.

최적화된 공정을 위한 웨이퍼의 완벽한 분류

앞서 논의한 바와 같이 특정한 결함의 전기적 영향은 사용되는 전지 가공 기술로 조정할 수 있다. 예를 들면 사용자들은 전지의 효율을 높이기 위해 전지 가공 조정, 즉 잔류가스 제거를 통해 가공되는 높은 수준의 불순물이 있는 웨이퍼(말단, 코너의 웨이퍼)를 분류할 수 있다. 이 방법을 통해 태양전지 제조업체는 자신만의 가공 노하우를 사용함으로써 경쟁력을 확보할 수 있다.

웨이퍼 제조 공정 최적화

품질 관리 측정뿐만 아니라 공정 개선과 최적화에 대한 데이터도 이용 가능하다. 잉곳 주조는 웨이퍼에 존재하는 국부적인 결함과 불순물의 정도를 일차적으로 결정하는 중대한 공정이다. 웨이퍼 데이터는 결함을 최소화하고 비용을 줄이기 위해 주조 공정 최적화에 사용될 수 있다. 더 빠르고 더 큰 주조가 시도되고 생산에 투입되면서 이것은 더욱 더 중요해질 것이다.

전지 공정 최적화

산업용 다결정 웨이퍼에서 존재하는 결함 빈도의 광범위한 분포는 그림 5에서 예로 제시된 태양전지의 효율 데이터의 광범위한 분포로 나타난다. 전지 공정 최적화는 결함 빈도의 더 적은 분포를 가진 웨이퍼를 사용하여 상당히 손쉬워진다. 이는 iLS-W1를 이용해 다른 통으로 웨이퍼를 미리 분류함으로써 가능해진다.

재무 분석

앞서 논의된 적용 시나리오에 기초하여 단순한 재무 모델을 사용하여 그림 8에서 제시된 40MW 태양전지 공장에 대한 재정적 이익을 예측할 수 있다.

• 전지 공장 수익은 저품질의 웨이퍼를 가공하지 않음으로써 증대될 수 있다.
• 고효율 전지 공장 수익은 최고 품질의 웨이퍼를 가공함으로써 증대될 수 있다.
• 웨이퍼 공장 수익은 차별화된 가격으로 웨이퍼를 판매함으로써 증대될 수 있다.

요약

본 기사에서 설명한 실험들을 통해 다음의 사실들이 입증되었다.

• 반응시키지 않은 웨이퍼에 대해 결함 빈도 측정치를 판단할 수 있다.
• 이러한 결함 빈도 측정치는 최종 태양전지 효율과 상관성을 가진다.
• 결함 빈도 측정치는 iLS-W1와 함께 생산 속도로 측정 가능하다.
• 고효율 웨이퍼는 다른 변화를 가할 필요 없이 전지 라인의 수익을 증대시킬 수 있다.
• 정교한 태양전지 제조업체들은 특별한 공정 방법을 이용함으로써 경쟁력을 얻기 위해 전기 웨이퍼 품질 데이터를 사용할 수 있다.

결론

BT 이미징 전기 웨이퍼 품질 특정치와 태양전지 효율 간의 상관관계가 입증된 상황에서 태양전지 제조업체들은 웨이퍼 제조업체들에게 최종 웨이퍼 검사와 분류의 일환으로 웨이퍼의 전기 웨이퍼 품질을 충족시킬 것을 요청할 것이다. 태양전지는 전기 생산력을 기준으로 판매되기 때문에 웨이퍼는 전기 웨이퍼 품질 사양에 기초해 차별화된 가격을 갖게 될 것이다. 
 

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